A machine learning approach for cost analysis in plastic recycling classification
Visualitza/Obre
a-machine-learning-approach-for-cost-analysis-in-plastic-recycling-classification-.pdf (5,252Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/356806
Realitzat a/ambInch'ŏn Taehakkyo
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2021-10-14
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Nowadays, plastic usage and production is increasing leading to an augmentation in waste generation as well as to raw materials consumption. Consequently, plastic waste management is becoming one of the main concerns of society, as it has a direct impact on environment and sustainability. Recycling plastics can reduce waste generation and also improve plastic waste management, but both cost reduction and increase of incomes are needed in the recycling industry to be economically viable. Recently, recycling plastic classification techniques with Artificial Intelligence have gained popularity as they can avoid manual sorting, which is time-consuming and economically less profitable than automatic processing. This paper probes that FTIR and NIR spectroscopies combined with machine learning algorithms are suitable for plastic classification as four datasets and seven algorithms have been tested to classify Polyethylene (PE), Polypropylene (PP), Polyethylene terephthalate (PET), polystyrene (PS), and Polyvinyl chloride (PVC). Also, a method for selecting the algorithm presenting the maximum economic benefits according to every polymer’s class revenue is presented
MatèriesRecycling (Waste, etc.) -- Automation -- Economic aspects, Plastics -- Recycling -- Classification -- Mathematical models, Artificial intelligence -- Industrial applications -- Software, Reciclatge (Residus, etc.) -- Automatització -- Aspectes econòmics, Plàstics -- Reciclatge -- Classificació -- Models matemàtics, Intel·ligència artificial -- Aplicacions industrials -- Programari
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA INDUSTRIAL (Pla 2014)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
a-machine-learn ... ycling-classification-.pdf | 5,252Mb | Accés restringit |